Capitolo 5

1. $$\frac{\sum_i(x_i-\overline{x})}{N} = \frac{\sum_ix_i}{N}- \frac{N\cdot\overline{x}}{N} =0\,.$$

2. 7; 7; 7.2; 2.6.
3. 7; 7; 6.1; 3.5.
4. 7; 6.5; 5.8; 3.4.
5. 6 e 7 (bimodale); 6, 5.8, 3.3.
6. i valori di moda, mediana, $\sum x$, $\sum x^2$, $\overline{x}$, $\sigma _N$ e $v$ sono:

   6 s:

   1; 1; 102; 190; 1.02; 0.93; 0.91 (91%);

   12 s:

   2; 2; 219; 663; 2.19; 1.35; 0.62 (62%);

   30 s:

   4; 5; 516; 3126; 5.16; 2.15; 0.42 (42%);

7. 18; 18; 17.8; 4.2; 0.24 (24%).
8. 51, 52 e 61 (multimodale); 53; 53.5; 7.5; 0.14 (14%).
9. $\overline{x} = 1000000.24$, $\sigma_N = 0.10$. Perché con la calcolatrice (in genere) non funziona? Utilizzare le proprietà di trasformazione di media e deviazione standard.
10. $\overline{x}= -0.025$mm; $\sigma_N=0.098$mm; il valore 44.76 mm potrebbe avere quindi un errore tipico di $0.1$mm. L'errore medio di -0.025mm è ben al di sotto delle fluttuazioni della singola lettura (oltre al fatto che esso non è significativamente diverso da 0, come si vedrà).